模式识别课程-蔡宣平教授讲解H-K算法

"H-K算法步骤-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义" 本文主要介绍了由蔡宣平教授主讲的模式识别课程，涵盖了该领域的核心概念、教学方法、教学目标以及相关教材和参考文献。课程面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。教学方式强调理论与实践相结合，以实例教学为主，避免复杂的数学推导。 在课程内容中，提到了H-K算法的执行步骤，包括： 1. 样本规范化：在模式识别中，样本数据通常需要进行预处理，规范化是一种常见的方法，确保所有特征在同一尺度上，以便于后续计算。规范化可能包括Z-score标准化或者最小-最大标准化等。 2. 计算伪逆：在H-K算法的第二步，可能会涉及到求解矩阵的逆，但当矩阵不是方阵或者行列式为零时，不能直接求逆。此时，需要用到伪逆矩阵，它在很多线性代数问题中都有应用，特别是在处理最小二乘问题和奇异值分解时。 3. 算法执行：虽然描述中没有详细展开H-K算法的具体步骤，但通常这类算法可能涉及特征向量的计算、分类决策边界构建、模型训练等步骤。H-K算法可能是指Hastie-Tibshirani-Kohavi算法，这是一种用于特征选择的剪枝策略，常用于决策树模型中，目的是减少过拟合，提高模型的泛化能力。 课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念和方法，能运用这些知识解决实际问题，并为深入研究奠定基础。为了达到这些目标，学生不仅需要完成课程学习和考试，还应该尝试将所学应用于课题研究，提升思维能力。 课程推荐了三本教材，分别是孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别-原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。此外，课程内容包括了从引论到特征提取和选择等多个主题，如聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法等，以及相关的上机实习，旨在通过理论学习与实践操作结合，使学生全面掌握模式识别的精髓。